Adaptando el Mensaje de las Vacunas para Mejorar la Comunicación

Los mensajes sobre vacunas a menudo enfrentan desafíos debido a las Preocupaciones del público y la desinformación. Para mejorar la Comunicación, se propone una técnica llamada personalización, que se centra en conectar con las opiniones y creencias existentes del lector. Esta conexión puede ayudar a abordar la reticencia a vacunarse creando un sentido de confianza.

#La Importancia del Terreno Común

Encontrar creencias compartidas es crucial para una comunicación efectiva. Al relacionar los mensajes sobre vacunas con las opiniones establecidas del lector, puede ser posible mejorar la conversación sobre la vacunación. Esto es esencial dado el aumento de la desconfianza y la polarización entre diversas comunidades respecto a las vacunas.

#Personalización en los Mensajes

Personalizar las interacciones del chatbot a través de opiniones compartidas puede llevar a mejores Respuestas. En los mensajes sobre vacunas, es vital abordar las preocupaciones mientras se hace la información relatable. La tarea de personalizar los mensajes de vacunas a una opinión en terreno común (CGO) implica mejorar las respuestas al vincularlas con las creencias que tiene el lector.

#Creación de Dataset para Evaluación

Para evaluar la efectividad de las respuestas personalizadas, se creó un dataset. Este dataset consiste en respuestas personalizadas a varios CGOs, que se generaron utilizando diferentes modelos de lenguaje. Las respuestas se compararon para determinar qué modelos funcionaron mejor al personalizar los mensajes sobre vacunas.

#Definición de Tarea

Personalizar mensajes a CGOs implica generar respuestas que cumplan con criterios específicos. Una respuesta bien personalizada debería abordar la preocupación del lector, incorporar el CGO, aceptar el CGO como verdadero, vincular la preocupación al CGO y fortalecer la respuesta.

#Preocupaciones y Opiniones

Para personalizar respuestas, se identificaron preocupaciones sobre las vacunas utilizando una taxonomía específica. Esto incluyó una amplia gama de preocupaciones, algunas relacionadas con vacunas particulares y otras más generales. Además, se generaron opiniones a partir de encuestas públicas para proporcionar un contexto más amplio para personalizar respuestas.

#Generación de Respuestas

Las respuestas fueron producidas al incitar a los modelos de lenguaje a incorporar opiniones en terreno común en su mensajería. Esto implicó usar varios enfoques, como ajustar los roles de los modelos y experimentar con diferentes configuraciones. El objetivo era crear un conjunto diverso de respuestas personalizadas a las preocupaciones presentadas.

#Proceso de Anotación Humana

Para asegurar la calidad, anotadores humanos evaluaron las respuestas personalizadas en función de su efectividad. Se tomaron dos enfoques principales: puntuación absoluta, donde cada respuesta se calificó en una escala, y preferencias relativas, donde los anotadores compararon dos respuestas para determinar cuál era mejor. Este proceso permitió una evaluación más matizada de la calidad de las respuestas.

#Marco de Evaluación

Se estableció un marco de evaluación para evaluar qué tan bien diferentes modelos podían personalizar respuestas. Esto incluyó tanto evaluaciones humanas como el desarrollo de métricas automáticas para agilizar el proceso de evaluación de la calidad de las respuestas. El objetivo era proporcionar información útil sobre qué modelos y estrategias funcionaban mejor para personalizar la mensajería de vacunas.

#Análisis del Rendimiento del Modelo

Se comparó el rendimiento de varios modelos de lenguaje para encontrar la mejor opción para personalizar respuestas. GPT-4-Turbo surgió como el mejor, generando respuestas que cumplían con los criterios para una mensajería exitosa.

#Selección de Opiniones Efectivas en Terreno Común

Identificar qué opiniones en terreno común eran más efectivas para personalizar mensajes fue esencial. Esto implicó analizar la calidad promedio de las respuestas generadas a partir de diferentes opiniones y determinar cuáles eran más exitosas en conectar con los lectores sobre las preocupaciones de las vacunas.

#Recomendaciones para Personalizar Mensajes de Vacunas

A partir del análisis, se hicieron varias recomendaciones sobre qué opiniones en terreno común usar para categorías específicas de preocupaciones sobre vacunas. El enfoque debería estar en seleccionar opiniones que sean menos divisivas pero que aún resuenen con las creencias de la audiencia.

#El Papel de la Evaluación Automática

Con el alto costo de la evaluación humana, se exploraron métodos de evaluación automática para facilitar mejoras continuas en las respuestas personalizadas. Esto incluyó usar modelos de lenguaje para puntuar respuestas basadas en criterios establecidos. Este enfoque tenía como objetivo mantener la evaluación eficiente a la vez que se mantenía la calidad.

#Retroalimentación de Expertos sobre Respuestas Generadas

Tres expertos en salud pública evaluaron las respuestas personalizadas para obtener información sobre su posible aplicación en el mundo real. Su retroalimentación destacó la calidad y utilidad general de las respuestas generadas para los navegadores de vacunas que trabajan para abordar las preocupaciones del público.

#Conclusiones y Direcciones Futuras

Este trabajo ha establecido un marco para personalizar la mensajería sobre vacunas a opiniones en terreno común, ofreciendo una vía prometedora para abordar la reticencia a vacunarse. La investigación futura debería enfocarse en refinar métodos para identificar opiniones efectivas y continuar desarrollando herramientas de evaluación automática, asegurando que los esfuerzos de mensajería sigan siendo sensibles a las preocupaciones de diversas audiencias.

#Ejemplos de Respuestas Personalizadas

Al revisar las respuestas generadas, se notaron ejemplos tanto de respuestas fuertes como débiles. Las respuestas fuertes vinculaban de manera efectiva la opinión en terreno común a la preocupación sobre la vacuna, mientras que las respuestas más débiles no lograban incorporar el CGO o eran demasiado genéricas. Estos ejemplos ilustran la importancia de crear mensajes que resuenen con las creencias de la audiencia.

#Mejorando Estrategias de Comunicación

Para mejorar las estrategias de comunicación sobre vacunas, es vital enfocarse en el contexto en el que se entregan los mensajes. Personalizar respuestas basadas en las preocupaciones específicas de las personas puede mejorar la efectividad general del mensaje, permitiendo un diálogo más constructivo sobre las vacunaciones.

#Desafíos y Limitaciones

A pesar de los resultados prometedores, aún hay desafíos para asegurar que las respuestas personalizadas sean relevantes y atractivas para la audiencia prevista. Además, la variación significativa en la opinión pública requiere investigación continua para adaptar las estrategias de mensajería en tiempo real.

#Pensamientos Finales

La tarea de personalizar los mensajes sobre vacunas a opiniones en terreno común presenta una estrategia valiosa para abordar la reticencia a la vacunación. Al reconocer e incorporar las creencias de la audiencia, la mensajería puede ser más efectiva para promover la comprensión y la confianza en las vacunas. La exploración adicional en este campo continuará mejorando los esfuerzos de comunicación, con el objetivo final de aumentar las tasas de vacunación en las comunidades.